學科調整「提級管理」，新一輪專業大洗牌將至
2026-01-07 04:32 4,219次浏览著名歷史學家許倬雲先生8月4日在美國去世，享年95歲。許倬雲（Cho-Yun Hsu）1930年9月2日（農曆七月初十）出生於福建廈門鼓浪嶼。1948年底隨家到中國臺灣，1953年從臺灣大學史學系畢業；1956年獲文科碩士學位，後入芝加哥大學進修；1962年畢業於芝加哥大學，獲人文科學哲學博士學位 ；1970年赴美任匹茲堡大學歷史系教授、校聘教授；1986年當選為美國人文學社榮譽會士。作為華語世界有影響力的史學大家之一，許倬雲精通上古史、經濟史、文化史、考古學、社會學。學術代表作「古代中國三部曲」《西周史》《中國古代社會史論》《漢代農業》，數十年來已經成為研究古代中國的典範之作。另有「中國文化三部曲」《萬古江河》《說中國》《中國文化的精神》等大眾史學著作數十種行世，海內外行銷百萬冊。新版《許倬雲學術著作集》從政治思想、文化轉型、經濟結構多個角度展開解讀。正如許倬雲在《總序》中指出的那樣，從《西周史》《形塑中國》到《漢代農業》，雖然成書次序有先後，但這三部著作卻是聯結為一的。其中，《西周史》《形塑中國》敘述古代中國自西周建立封建制度以來，經過春秋、戰國列國並存的階段，終於經過秦、漢而實現大一統。這一宏闊的歷史進程，先聚後散，然後又再行拼合，最終凝聚成為東亞的大一統國家。在此階段的中國，政制統一。《漢代農業》又接續陳述了整個過程中經濟因素的成分及其融合。最終，中國發展出世界上最早的「精耕細作式農業」，先民們將農舍工業與農業的收穫相結合，凝聚為以農業產品為商品的交換經濟。這是經濟、社會兩方面的整合，與國家治理互相配合，進而熔鑄為一個巨大的共同體。六卷本中的另外三本，《水擊三千》《熔鑄華夏》以及《我者與他者》，其主旨也正是澄清上述巨大「共同體」的形塑過程，以及各個構成單元之間的互相依存。前三部側重於時間軸線上的進程，而後三部則著力在平面發展上的「互聯性」。整套著作集都是從政治思想、文化轉型、經濟結構多個角度，見證周、秦、漢「天下秩序」的形塑過程，讀懂「何以華夏」「何以中國」。
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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